一种基于计算机视觉技术的聚苯颗粒产品质量检测方法技术

本发明专利技术涉及聚苯颗粒产品质量检测技术领域，具体涉及一种基于计算机视觉技术的聚苯颗粒产品质量检测方法，该方法包括：获取聚苯颗粒灰度图像，构建图像的灰度依赖矩阵，获取各灰度级对应的依赖元素；获取最大依赖元素，计算最大依赖元素的相关性指标，根据所述相关性指标的二阶矩计算第一评价系数；获取最大依赖元素的差异性指标，根据差异性指标和相关性指标的比值得到第二评价系数，根据最高灰度级中各依赖元素的差异计算第三评价系数；根据第一、第二和第三评价系数得到均匀性评价，根据所述均匀性评价指标得到聚苯颗粒产品质量评价。本发明专利技术能够较为准确且高效地检测聚苯颗粒产品的质量。产品的质量。产品的质量。

【技术实现步骤摘要】
一种基于计算机视觉技术的聚苯颗粒产品质量检测方法


[0001]本专利技术涉及聚苯颗粒产品质量检测
，具体涉及一种基于计算机视觉技术的聚苯颗粒产品质量检测方法。

技术介绍

[0002]聚苯颗粒由可发性聚苯乙烯树脂珠粒为基础原料膨胀发泡制成的。聚苯颗粒是聚苯颗粒保温砂浆的主要骨料，因为在其使用过程中，是和其他材料进行混合使用，所以聚苯颗粒的大小会直接影响其使用。在聚苯颗粒的生产中，通过调节生产设备的相关参数，设置颗粒大小。在实际聚苯颗粒的生产中，由于高温高压的生产环境难控制，影响发泡效果。产生大小不均匀的颗粒。一般对于聚苯颗粒大小的检测，都是通过抽样检测，或者机械方法检测，都不具有的普遍性以及高效性。

技术实现思路

[0003]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于计算机视觉技术的聚苯颗粒产品质量检测方法，所采用的技术方案具体如下：获取聚苯颗粒灰度图像，对聚苯颗粒灰度图像上所有像素点的灰度值进行灰度级的划分；对最大灰度级对应的像素点进行连通域处理，获取最大的连通域作为像素点的依赖距离计算聚苯颗粒灰度图像的灰度依赖矩阵；其中，在一个依赖距离内将同一灰度级的所有互相依赖的像素点记为一个依赖元素；获取各灰度级中包含互相依赖的像素点数量最多的依赖元素记为最大依赖元素，根据各灰度级中最大依赖元素对应的概率和其他依赖元素对应的概率，计算各灰度级中最大依赖元素的相关性指标；根据所述相关性指标的二阶矩计算第一评价系数；根据各灰度级中最大依赖元素对应的概率和其他依赖元素对应的概率的差值，计算各灰度级中最大依赖元素的差异性指标；根据所述差异性指标和相关性指标的比值得到第二评价系数；根据最高灰度级中各依赖元素包含的像素点数量的差异计算第三评价系数；根据第一评价系数、第二评价系数和第三评价系数得到均匀性评价，根据所述均匀性评价指标得到聚苯颗粒产品质量评价；当聚苯颗粒产品质量评价大于评价阈值，聚苯颗粒产品质量良好。
[0004]优选地，所述对聚苯颗粒灰度图像上所有像素点的灰度值进行灰度级的划分具体为：获取聚苯颗粒灰度图像上所有像素点的灰度值中最小值与最大值，将在所述最小值与最大值之间灰度区间平均划分为预设数量的灰度级。
[0005]优选地，所述计算聚苯颗粒灰度图像的灰度依赖矩阵具体为：将依赖距离设置为与最大的连通域大小相同，将元素之间的依赖阈值设置为0，获取灰度依赖矩阵。
[0006]优选地，所述相关性指标的获取方法具体为：
其中，表示灰度级为i时最大依赖元素的相关性指标，表示最大依赖元素包含的互相依赖的像素点数量，表示灰度级中i最大依赖元素出现的概率，表示灰度级i中互相依赖的像素点数量为j的依赖元素出现的概率。
[0007]优选地，所述第一评价系数的获取方法具体为：其中，DAMS表示第一评价系数，表示聚苯颗粒灰度图像中灰度级的总数量，表示灰度级为i时最大依赖元素的相关性指标。
[0008]优选地，所述差异性指标的获取方法具体为：其中，表示灰度级为i时最大依赖元素的差异性指标，表示最大依赖元素包含的互相依赖的像素点数量，表示灰度级中i最大依赖元素出现的概率，表示灰度级i中互相依赖的像素点数量为j的依赖元素出现的概率。
[0009]优选地，所述第二评价系数的获取方法具体为：其中，MON为第二评价系数，表示聚苯颗粒灰度图像中灰度级的总数量，表示灰度级为i时最大依赖元素的相关性指标，表示灰度级为i时最大依赖元素的差异性指标。
[0010]优选地，所述第三评价系数的获取方法具体为：其中，DEM为第三评价系数，表示最高灰度级中依赖元素的数量，表示第t个依赖元素包含互相依赖的像素点数量，表示第t－1个依赖元素包含互相依赖的像素点数量。
[0011]优选地，所述第一评价系数、第二评价系数和第三评价系数与均匀性评价成负相关关系；所述均匀性评价与聚苯颗粒质量评价成正相关关系。
[0012]本专利技术实施例至少具有如下有益效果：本专利技术通过获取堆放在一起的聚苯颗粒的灰度图像，根据颗粒堆放而互相遮挡在
图像中形成的局部灰度的差异，构建灰度依赖矩阵，获取各灰度级对应的依赖元素；获取最大依赖元素，计算最大依赖元素的相关性指标，根据相关性指标的差异获取第一评价系数；获取最大依赖元素的差异性指标，根据依赖元素的分布差异获取第二评价系数，根据最高灰度级中各依赖元素的差异计算第三评价系数；根据第一、第二和第三评价系数得到均匀性评价，根据聚苯颗粒的均匀性评价指标得到聚苯颗粒产品质量评价。
[0013]本专利技术能够准确且高效的检测聚苯颗粒产品的质量。同时，在构建灰度依赖矩阵时，根据图像中聚苯颗粒的灰度特征获取自适应的灰度依赖距离，对于不同大小的聚苯颗粒，都能很好的进行质量检测。在灰度依赖矩阵的特征表达中，根据各灰度级及其相关性进行加权处理，最大程度的表现图像特征差异，表达聚苯颗粒大小的均匀程度，最后判断聚苯颗粒产品的质量。
附图说明
[0014]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
[0015]图1是本专利技术的一种基于计算机视觉技术的聚苯颗粒产品质量检测方法的方法流程图。
具体实施方式
[0016]为了更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术提出的一种基于计算机视觉技术的聚苯颗粒产品质量检测方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。
[0017]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。
[0018]下面结合附图具体的说明本专利技术所提供的一种基于计算机视觉技术的聚苯颗粒产品质量检测方法的具体方案。
[0019]请参阅图1，其示出了本专利技术一个实施例提供的一种基于计算机视觉技术的聚苯颗粒产品质量检测方法的方法流程图，该方法包括以下步骤：步骤一，获取聚苯颗粒灰度图像，对聚苯颗粒灰度图像上所有像素点的灰度值进行灰度级的划分；对最大灰度级对应的像素点进行连通域处理，获取最大的连通域作为像素点的依赖距离计算聚苯颗粒灰度图像的灰度依赖矩阵；其中，在一个依赖距离内将同一灰度级的所有互相依赖的像素点记为一个依赖元素。
[0020]首先，需要说明的是，聚苯颗粒的生产是用可发性聚苯乙烯树脂珠粒为基础原料膨胀发泡制成的，发泡效果决定聚苯颗粒的质量。珠粒膨胀发泡形成一定大小的颗粒，同时需要颗粒的大小具有均匀性。而颗粒大小的均匀程度影响聚苯颗粒产品的质量，颗粒大小越均匀，产品质量就越好。故本专利技术通过检测聚苯颗粒的均匀程度进而获取聚苯颗粒产品
的质量评价。
[本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于计算机视觉技术的聚苯颗粒产品质量检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取聚苯颗粒灰度图像，对聚苯颗粒灰度图像上所有像素点的灰度值进行灰度级的划分；对最大灰度级对应的像素点进行连通域处理，获取最大的连通域作为像素点的依赖距离计算聚苯颗粒灰度图像的灰度依赖矩阵；其中，在一个依赖距离内将同一灰度级的所有互相依赖的像素点记为一个依赖元素；获取各灰度级中包含互相依赖的像素点数量最多的依赖元素记为最大依赖元素，根据各灰度级中最大依赖元素对应的概率和其他依赖元素对应的概率，计算各灰度级中最大依赖元素的相关性指标；根据所述相关性指标的二阶矩计算第一评价系数；根据各灰度级中最大依赖元素对应的概率和其他依赖元素对应的概率的差值，计算各灰度级中最大依赖元素的差异性指标；根据所述差异性指标和相关性指标的比值得到第二评价系数；根据最高灰度级中各依赖元素包含的像素点数量的差异计算第三评价系数；根据第一评价系数、第二评价系数和第三评价系数得到均匀性评价，根据所述均匀性评价指标得到聚苯颗粒产品质量评价；当聚苯颗粒产品质量评价大于评价阈值，聚苯颗粒产品质量良好。2.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉技术的聚苯颗粒产品质量检测方法，其特征在于，所述对聚苯颗粒灰度图像上所有像素点的灰度值进行灰度级的划分具体为：获取聚苯颗粒灰度图像上所有像素点的灰度值中最小值与最大值，将在所述最小值与最大值之间灰度区间平均划分为预设数量的灰度级。3.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉技术的聚苯颗粒产品质量检测方法，其特征在于，所述计算聚苯颗粒灰度图像的灰度依赖矩阵具体为：将依赖距离设置为与最大的连通域大小相同，将元素之间的依赖阈值设置为0，获取灰度依赖矩阵。4.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉技术的聚苯颗粒产品质量检测方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：张言，陈庆安，石全强，
申请(专利权)人：相国新材料科技江苏有限公司，
类型：发明
国别省市：